贺兰山东麓葡萄种植园区不同类型霜冻的形成条件分析

利用贺兰山东麓葡萄园区64个自动气象站逐时观测资料、常规气象观测和0.125×0.125°ECMWF再分析资料,对2014年4月25日平流霜冻、2015年4月13日辐射霜冻和2016年4月3日平流-辐射霜冻等3次不同类型霜冻的天气特征及环流形势、冷空气强度、移动路径及温度平流等进行了对比分析。结果表明:3次霜冻均是强冷空气活动造成地面强烈降温所致,但由于中高纬环流背景场、高压脊线位置、冷空气强度及南下方式、冷平流影响时间不同,造成3种霜冻的持续时间、范围和强度不同,其中,4.25平流霜冻持续时间最长,但是范围最小、霜冻程度最轻;4.13辐射霜冻范围最大、持续时间最短、霜冻程度居中;4.3平流-辐射霜冻程度最重、范围和持续时间居中。     

宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄种植区春霜冻发生时间规律研究

利用宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄种植区2008~2016年4~5月逐小时最低气温资料,根据酿酒葡萄霜冻气候指标统计了不同程度霜冻日的出现时间。采用气候统计方法,研究了近9年来宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄种植区不同程度霜冻出现情况及出现日期分布特征。结果表明:2008~2016年红寺堡种植区出现霜冻日数最多,其次是青铜峡种植区、银川种植区,石嘴山种植区出现霜冻日数最少。各种植区出现的霜冻日中均是轻度霜冻出现次数最多,其次是中度霜冻,重度霜冻日数最少。总体来看各种植区不同程度霜冻出现日期都集中在4月,且在4月上旬出现日数最多,只有红寺堡种植区霜冻日一直持续到5月中旬,5月下旬均未出现霜冻日。本研究结果对防止葡萄春冻灾害发生、提高葡萄成活率有现实意义。     

无锡地区霜冻特征及短期预报方法的研究

利用2001至2012年间无锡地区的气象要素资料,分析了无锡地区霜冻特征以及最低地面温度与最低气温、云量、风速、气压等要素的关系,发现无锡霜冻主要的出现时段为12月至次年3月,一般霜冻主要出现在12月至次年2月期间,严重霜冻多发生于12月至次年1月期间。多数情况下,最低气温比最低地面温度高0~3℃,其差值存在季节变化,夏季较小,秋末冬初和春季较大。霜冻主要出现在地面气压高于1 025 h Pa时,当地面气压高于1 030 h Pa时,严重霜冻出现概率较大。风速和云量影响着最低气温和最低地面温度之差,风速越大,云量越多,其值越小。日最低气温相同的情况下,晴朗无风的天气更容易形成霜冻。根据最低气温及风速、云量预报,采用查表法预报霜冻效果良好。     

多模式集成分级降水概率及落区预报试验

利用欧洲中心模式(EC-thin),日本模式(JAP),德国模式(GER),T639模式(T639)以及天津WRF模式(TJ-WRF)的格点降水预报资料和历史实况资料,分别基于Rank方法、平均法、相关法设计了三种集成降水概率预报方案,并对2014年4-10月进行集成降水概率预报试验及RPS、BS评分、ROC曲线检验,探讨了集成降水概率预报产品在实际降水预报业务中的应用方案。研究表明:对于各个量级的降水概率预报,Rank方法的预报准确性好于平均法和相关法。基于Rank方法的集成降水概率预报具有可预报性,通过晴雨概率阈值的试验分析,发现当集成降水概率预报达到40%时,降水预报准确率最高,晴雨预报准确率可达到85.1%,通过对各量级概率阈值的试验分析,发现基于集成概率预报阈值得到的分级降水预报产品的ETS评分明显高于单一模式成员;通过个例检验,多模式集成降水概率预报大于40%的区域对降水落区具有较好的指示意义,降水落区预报击中的准确率达到62.3%,典型个例分析显示,对天津小概率极端性的全区性暴雨落区和概率较大的一般性降水落区均有较好的预报效果。     

基于机器学习的大雾天气背景下特强浓雾本地化诊断研究

低能见度的大雾天气是造成许多交通事故的重要气象灾害。极低能见度的强浓雾预报预测是气象工作中的难点问题。利用连云港地区2014-2016年逐小时气象观测资料,选取大雾发生时次,基于机器学习中的多种算法对能见度低于50 m特强浓雾建立气象要素诊断模型。结果表明:基于CART决策树算法的诊断模型能够较为直观准确的对强浓雾进行诊断,并且该模型具有较高的泛化能力,利用约占研究样本75%的数据进行学习,模型的学习准确率为90.04%,剩余25%左右的样本数据对模型的泛化能力进行测试,测试准确率为82.25%;5种机器学习算法中LSVM算法对于特强浓雾的诊断模型测试效果最好,但算法可理解度较低、复杂度较高,不如CART算法易于使用。     

四川省房屋数据空间化及在芦山7.0级地震灾情快速评估中的应用

在四川省城乡布局和经济分区的基础上,通过308个房屋数据抽样点(1 km×1 km)并结合土地利用数据,建立分类的房屋数据空间化模型。将其结果应用到芦山7.0级地震震例中,得到以下结论:灾区毁坏与严重破坏房屋数量591 077间,误差为4.1%;房屋直接经济损失估算259.6~300亿元,误差为4.5%~10.2%;死亡人数误差为26.0%~71.9%;受伤人数误差12.7%~22.3%。结果表明:提出的房屋空间化方法较好地体现了实际房屋分布情况,为建立大区域的房屋空间数据提供了途径。用该数据评估得到的灾区房屋倒损、人员伤亡、经济损失数据有较高的可信度。在此基础上以房屋倒损结构类型和面积为指标划分救援区域,为救援力量的合理部署提供依据。     

生防菌和药剂除冰核细菌防御玉米霜冻研究

用药剂和生防菌防除玉米成株期上的冰核细菌,可以达到减轻或控制玉米霜冻危害的目的。在-4℃发生霜冻的条件下,所述3种处理都有不同程度的防霜效果,其防效顺序为:防霜剂1号(54.94%)>抗霜素+SR01006生防菌(33.63%)>抗霜素+壮丰优(22.35%),即防霜剂1号防效最显著,它既能杀灭INA细菌,又能破坏冰核活性物质(冰蛋白),是一种无公害、杀菌谱广的新型杀菌剂,具有良好的防霜应用前景,值得进一步示范应用。     

云南省冰冻灾害气象条件及风险评估——基于模糊信息分配方法的研究

利用1959—2008年云南省125个气象站的逐日资料,采用模糊信息分配方法和三分段法进行了雨、雾淞(冰冻)天气发生的气象条件研究;基于模糊信息分配和超越极限概率法进行了云南冰冻灾害气候风险评估和风险区划研究。结果表明:模糊信息分配方法用于概率密度估计,可减少分析、评估误差,且不需要假定数列总体概率分布函数,就能得出较为接近实际概率密度分布的分析和评估结果;雨、雾淞(冰冻)出现当日最低气温≤1℃的气候概率达99.8%,最低气温≤1℃是出现雨、雾淞(冰冻)天气的阈值;当温度条件达到时,微量以上降水、日照时数≤1 h、日平均相对湿度大于80%是出现雨、雾淞(冰冻)的阈值。云南省大部分地区(96个站,占全省总站数的77%)没有出现冰冻灾害的风险,无风险的区域分布在云南省的中、西部和南部地区;冰冻灾害风险较大的是滇东北和滇东地区,其中有12个站累积概率值在50%～100%之间,有年年出现或2年1遇的气候风险,风险较大,特别是镇雄、鲁甸2个县的概率值为100%,有年年出现冰冻灾害的气候风险,风险很大。